Revisão da Literatura

A literatura empírica fornece evidências mistas e conflitantes em relação ao consumo de energia e o crescimento do PIB. Esta discrepância de resultados é devida em grande parte ao uso de diferentes métodos econométricos e períodos de tempo, além de

heterogeneidade específica de cada país, em condições de clima, desenvolvimento econômico e padrões de consumo de energia, entre outras coisas. Uma série de estudos recentes de séries de tempo tem examinado a direção da causalidade entre as duas variáveis em diferentes países, utilizando cointegração e várias abordagens de causalidade. Por exemplo, Yu e Choi (1985) para o Reino Unido, EUA e Polônia.

Análise da literatura pertinente destaca duas questões importantes. Primeiro, a evidência de causalidade entre consumo de energia e PIB e ou preço é mista e é menos específica varia muito dependendo do pais analisado. Como Lütkepohl (1982) indicou que exclusão de variáveis relevantes torna os resultados inconsistentes e frequentemente nenhuma relação causal pode ser encontrado entre o consumo de gás natural e crescimento econômico.

Em segundo lugar, os períodos de estimação não são atuais levando à falta de conhecimento sobre as relações entre as duas variáveis nos presentes de novos desenvolvimentos em perspectivas energéticas. Inclusão desta períodos de tempo é crucial para que a política apropriada pode ser sugerido. Por exemplo, devido à crise global e do desenvolvimento recente na agenda de mudança climática, a política de mistura de combustível drasticamente mudar e, portanto, sem a inclusão desta períodos de tempo, os resultados dos estudos anteriores pode ser menos exato.

Moroney (1992) argumenta que a energia é um fator de produção muito importante. As crises do petróleo na década de 70 e 80 revelaram isto. A influência é mais do que apenas o prejuízo de um PIB menor. Stern (1993) em sua extensa revisão da literatura enfatiza que o crescimento econômico não é apenas um produto de consumo de energia de entrada de fatores, mas o trabalho de entrada de capital e fatores também desempenham um papel importante. Ele argumenta que a agregação de mão de obra e energia é problemática. Ele não leva em conta as diferenças de qualidade no trabalho, que pode variar de empregos não qualificados para especialistas. Além disso, um Mtep (milhões de toneladas equivalentes de petróleo) do carvão, não pode ser tão eficiente

Stern (1993) mostra que a medida clássica do consumo de energia não dá indícios de causalidade, enquanto que sua medida não corrigida. Ele usa dados anuais durante o período de 1947.1990 para os EUA para estabelecer este resultado. Em um quadro semelhante Stern (2000) realiza uma análise de cointegração para concluir que a energia é um fator limitante para o crescimento, como os choques de energia tende a reduzir a produção.

Altõnay e Karagol (2004) aplica os testes de raiz unitária e testes de causalidade para verificar se existe relação causal entre o PIB e o consumo de energia para o período de 1950-2000. Estabelecer que o consumo de energia faz com que o PIB tem implicações políticas importantes, porque conclusão que tira-se é que uma redução no consumo de energia se traduzirá numa quebra no crescimento econômico. Enquanto eles mostram que a série de consumo de energia e o PIB da Turquia tem raiz unitária, eles também encontram uma quebra estrutural nos dados. Eles concluem que não há causalidade entre a energia e o PIB.

Al-faris (1997) teve como propósito estimar a elasticidade preço e renda na demanda por derivados de petróleo nos países que pertencem ao GCC (Gulf Cooperation Council – Conselho de Cooperação do Golfo: Bahrein, Kuwait, Omã, Qatar, Arábia Saudita e Emirados Árabes Unidos) separadamente no período de 1970 a 1991. O modelo foi estimado usando MQO, sendo que a equação considera como variável dependente a demanda por determinado produto em função do preço nominal do produto por barril, da renda nominal e da variável dependente defasada em um período (todas em log). O resultado principal do estudo é que tanto o preço quanto a renda são inelásticos no curto prazo e que houve uma variação considerável nas elasticidades entre os combustíveis e entre os países.

Ramanathan (1999), através de técnicas de cointegração e correção de erros vetoriais (VEC), examina a relação entre a demanda por gasolina (per-capita), a renda nacional (per-capita) e o preço da gasolina na Índia no período de 1972 a 1994. O resultado obtido foi que a demanda por gasolina muito provavelmente crescerá dado um determinado crescimento no PIB, sendo este crescimento maior no longo prazo do que no curto prazo. Adicionalmente, a demanda por gasolina é relativamente inelástica à mudança no preço, tanto no curto quanto no longo prazo, e o modelo de correção de

erros demonstrou que o ajuste na demanda por gasolina para o equilíbrio de longo prazo é feito de forma paulatina.

Azevedo (2007) em sua pesquisa teve como proposta analisar as elasticidades preço e renda e elasticidade cruzada entre os energéticos (álcool hidratado, óleo diesel, gasolina C, gás liquefeito de petróleo, óleo combustível e gás natural) no Brasil e nas suas regiões geográficas durante o período de janeiro de 2002 a junho de 2006, em bases mensais.

O modelo considera a demanda por determinado combustível como função do seu preço, do preço de outros combustíveis, da renda (a Produção Industrial do Brasil foi utilizada como uma proxy do Produto Interno Bruto para o cálculo da elasticidade renda) e da tendência. As metodologias de cointegração e correção de erros sugerida por Engle e Granger (1987) foram adotadas para calcular as elasticidades de curto e longo prazo, sendo feito um modelo para o Brasil e outro desagregado por regiões geográficas (método de estimação MQO). Nesta pesquisa, em nível nacional, os resultados mostraram que a demanda por álcool é inelástica em relação ao preço, a demanda por gás natural é inelástica em relação à renda.

Mattos e Lima (2005) estimaram a elasticidade renda e elasticidade preço para demanda de energia elétrica para o estado de Minas Gerais, eles utilizaram dados anuais de 1970 a 2002. Os valores encontrados foram 0,532 para a elasticidade renda de longo prazo e de -0,258 para a elasticidade preço de longo prazo. Em Mattos e Lima (2005), assim como em Modiano (1984), Andrade e Lobão (1997), Schmidt e Lima (2004) e Mattos (2005), foi adotado o modelo de demanda Cobb Douglas para as estimativas das elasticidades. Mattos e Lima (2005) utilizaram também o modelo de correção de erros vetoriais – VEC.

Schmidt e Lima (2004) têm como objetivo estimar a elasticidade preço e a elasticidade renda de longo prazo da demanda por energia elétrica nas três classes de consumo:

Montfort e Lise (2005) fizeram estudo para a Turquia com dados anuais de 1970- 2003, nele identificaram a relação entre consumo de energia e o PIB através de uma análise de cointegração. A análise feita por estes autores chega à conclusão que o consumo de energia e o PIB na Turquia são variáveis cointegradas. Montfort e Lise (2005) utilizaram o modelo de correção de erros para calcular a elasticidade-renda, chegando ao valor de 1,966.

Comparando Schmidt e Lima (2004) com Montfort e Lise (2005) observa-se que ambos chegam à mesma conclusão, que consumo de energia e o PIB se cointegram. Entretanto, esses trabalhos apresentam enfoques um pouco diferentes, em que o primeiro trata da questão da cointegração somente para energia elétrica, já o segundo trata da questão utilizando dados de energia como um todo, incluindo consumo de petróleo, gás, carvão, eletricidade, entre outros.

Do ponto de vista metodológico, quatro gerações de contribuições podem ser identificadas. Estudos de primeira geração aplicado um auto-regressão vetorial tradicional modelo (VAR) na tradição de Sims (1972). Por exemplo, o trabalho seminal de Kraft e Kraft (1978), utilizando um modelo VAR, encontrou evidências em favor da causalidade correndo de renda para o consumo de energia nos Estados Unidos para o período 1947-1974. Além disso, os estudos sobre a primeira geração examinados no sentido de causalidade assumindo estacionaridade das variáveis subjacentes (ver, por exemplo, Erol e Yu , 1987 , Yu e Choi , 1985; Abosedra e Baghestani , 1989).

Estudos de segunda geração foi responsável por não estacionariedade dos dados e realizada a análise de co-integração para investigar a relação de longo prazo entre o consumo de energia e crescimento. Esta segunda geração literatura, com base no procedimento de dois passos Engle e Granger (1987), os pares de variáveis estudadas para verificar a existência de relações de cointegração e utilizados modelos de correção de erro vetorial para testar a causalidade de Granger (por exemplo, Nachane et al . De 1988 ; Cheng e Lai , 1997; Glasure e Lee , 1998).

Estudos de terceira geração usavam estimadores multivariados no estilo de Johansen (1991). Abordagem multivariada de Johansen permite também mais de duas variáveis

na relação de co-integração (ver, por exemplo, Masih e Masih, de 1997; Stern, 2000; Asafu - Adjaye , 2000; Soytas e Sari, 2003; Oh e Lee , 2004a , b).

Finalmente, os estudos de quarta geração empregam recentemente desenvolveu métodos econométrico para testar raízes unitárias e as relações de co-integração . Este estimativas da literatura modelos de correção de erros baseado em painel para realizar testes de causalidade de Granger (por exemplo, Lee, 2005; Al- Iriani , 2006; Mahadevan e Asafu - Adjaye , 2007; Lee e Chang , 2007, 2008 ; Apergis e Payne, 2009a , b; Lee e Lee, 2010; Costantini e Martini, 2010).

Os estudos realizados por Masih e Masih (1998), Asafu - Adjaye (2000 ) , Fatai et al . (2004), bem como Mahadevan e Asafu - Adjaye (2007) levar o índice de preços ao consumidor (CPI) como proxy do preço da energia. No entanto, como a CPI não é conhecido por não capturar o preço da energia muito bem, foi então empregado o índice de preços de energia real, como Lee e Lee (2010) e Costantini e Martini (2010). Masih e Masih (1998) e Asafu - Adjaye (2000) anteriormente utilizado o modelo de correção de erros vetorial (VECM); Fatai et al. (2004) aplicaram o auto-regressivo defasagem distribuída (ARDL) abordagem; e Mahadevan e Asafu - Adjaye (2007) , Lee e Lee (2010) como bem como Costantini e Martini (2010) usou uma especificação de correção de erro do painel de vetor para o modelo trivariado.